相较于传统的AI技术，以大模型为代表的生成式AI技术所带来的变化，不仅体现在参数规模上，更体现在算法演进所呈现出的“智慧涌现”的效应。
在保险领域，大模型有着广泛的应用场景，可以贯穿保险整个价值链，为各业务环节通用、专用服务的提升带来非常大的想象空间。
目前，头部保险公司均在积极探索大模型应用，沙丘社区通过研究中国人寿、中国人保、阳光保险、太平洋保险、泰康集团、华农保险、星火保等保险公司在大模型领域的应用探索，旨在为其他保险公司大模型应用提供参考。
▎案例一：中国人寿大模型建设实践
中国人寿作为集团型企业，涵盖保险、投资、银行等十余家成员公司，为了充分发挥各成员公司在场景化方面的敏捷能力，各成员公司在大模型的实践当中采用不同的方式。
以财险公司为例，通过开源大模型的私有化部署，逐步按需引入和部署商业化大模型以及大模型租赁的方式，在非敏感场景下开展低成本的场景探索和应用。同时也建立了大模型的应用管理平台，支持知识管理、模型训练、监控模型编排和指令工程等管理和应用，形成信息抽取、内容生成、人机对话等服务能力，应用到各个场景当中。
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▎案例二：人保财险大模型应用实践
人保财险积极推进大模型技术探索，充分发挥技术和数据优势，内外结合，打造了覆盖各类保险场景的大模型底座，并依托大模型底座，在营销、风控、理赔、客服、运营等关键业务环节，打造一系列智能化应用能力，有效赋能业务运营，推动模式创新。
大模型底座涵盖保险专属大模型与垂直领域大模型两部分能力：
一方面，人保财险与大模型厂商开展技术联创，利用PB级的报案语音、保险产品文本等业务数据进行模型训练与精调构建，并发布了人保自主知识产权的保险专属大模型，目前已经涵盖智能客服、知识检索等应用领域；
另一方面，人保财险引入开源大模型，通过本地化部署训练，结合自主研发，优化算法孵化形成计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图文生成等一系列适用于人保财险业务需要的垂直领域的大模型能力。
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▎案例三：阳光保险大模型应用实践
阳光保险2023年4月启动“正言GPT”战略工程，规划建设统一、融合的大模型底座，构建懂保险、懂阳光的大模型垂直应用能力，围绕最难的业务场景——保险产品的销售场景进行突破。
阳光正言大模型工程底座架构如下：
• 基础层：负责算力管理、高速网络、存储等；
• 平台工具层：包括大模型研发工具、Prompt工厂、插件统一集市；
• 平台能力层：基于内外部大模型做智能路由、审核，对外输出意图识别、多轮对话、语言表述等能力；
• 解决方案层：采取业界主流的两种方式，一种是“RAG+知识增强”解决方案，融合了信息检索和大模型技术，旨在克服大模型在生成答案时可能缺乏解释依据、出现事实不准确和信息过时等问题，以确保其能够提供准确且实时的内容；另一种是多智能体解决方案，利用大模型的归纳推理能力，通过为不同的Agent分配角色与任务信息，并配备相应的工具插件，从而完成复杂的任务，多Agent框架会为不同的Agent赋予不同的角色定位，通过Agent之间的协同合作来完成复杂的任务。
• 业务应用层：“1+3+N”结构，1是赋能工作人员的日常办公场景，3是突破销售、管理、服务三大机器人，N是根据业务需求定制化应用。
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▎案例四：太平洋保险基于大模型的数字化劳动力建设实践
由于审计领域缺乏人力且覆盖了保险领域的多个方面，因此太平洋保险从审计领域切入，建设基于大模型的数字员工，具备专业深度和服务闭环能力，为业务人员提供审计工作效率和准确率。
• 专业深度，增强员工复合型专家能力。需要具备有一定学习壁垒的能力积累，需要对知识进行掌握，能够结合具体问题进行推理和演绎，服务效果必须能够帮助员工独立完成专业化工作。
• 服务闭环，提供更多等效劳动力。包括对于特定的任务进行理解、规划、推理，通过和环境交互获得信息，通过生成代码来执行任务。
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▎案例五：泰康集团人力资源共享服务中心场景大模型应用实践
泰康保险集团基于大模型技术构建AI知识平台，通过智能知识搜索、知识库统一管理和员工数据画像，为员工提供便捷高效的人力资源知识服务，在飞书、企业APP等渠道嵌入员工智能知识搜索入口，由AI知识中台对各渠道知识库及DHR系统各模块知识库进行统一管理和调用，将匹配好的知识答案反馈给员工，并进行关联问题智能推荐，全面提升HR工作效率与员工问题解决率。
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▎案例六：星火保基于因果大模型的个人保险助理实践
传统保险机构通常采用UTD结合撞库式销售，并不需要对潜在客户的需求进行深度理解，而是通过大规模、广泛地接触来实现销售目标。以此模式对用户进行一轮又一轮的产品触碰，交替试错，直到找到买单的产品。这不仅破坏了用户的购买体验，更使业务增长难以为继。
星火保保险销售以因果大模型为底座，构建保险规划师Agent。举例来说，面对用户多样性的复杂需求，选择通过思维链（CoT）或思维树（ToT）等方式将任务拆解，模型对自己输出的结果进行反复推理，提升判断准确性和输出结果的一致性，实现对用户需求和保险产品的精准匹配，减少用户在选择保险产品时的认知偏差。
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▎案例七：华农保险数据分析场景大模型应用
针对业务人员不了解报表口径、所需数据在哪个报表的痛点，华农保险探索大模型技术在数据分析上的应用，开发了“智问”产品，实现基于大模型的问答式经营数据查询及归因分析，帮助管理层和业务人员全面、高效地理解业务数据。
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